CN111557651B - 一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医疗设备技术领域，具体为一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，所述自动识别仪的工作系统包括操作层、在线诊断系统、数据支撑层、可视化界面和本地储存库五个部分，所述操作层输出待诊断数据并连接至在线诊断系统，所述数据支撑层输出云端数据和开源算法并连接至在线诊断系统，所述在线诊断系统输出诊断信息并连接至可视化界面，所述可视化界面输出连接本地储存库和数据支撑层。本发明通过科学、智能化的仪器和标准来完成的静脉渗出、静脉炎标准评估程序，并提供相应的诊疗依据。
Description
技术领域
本发明涉及医疗设备技术领域，具体为一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪。
背景技术
目前，临床上静脉炎、静脉渗出都是靠护士通过眼睛看、手触摸以及嘴巴问来进行评估的，护士的资历不同、评估能力有很大差别，导致很多静脉炎和静脉渗出没有被及时发现；这一情况会加重对患者造成伤害的风险，严重时可能会发生皮下组织坏死，使得患者承受更多痛苦，并形成疤痕；此外还可能会造成骨筋膜室综合症甚至面临着截肢风险。但在现有的临床操作中，没有一款现代化的仪器和标准来完成智能化的标准评估程序，并提供相应的诊疗依据。
基于此种情况，发明一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪。
发明内容
本发明的目的在于提供一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，所述自动识别仪的工作系统包括操作层、在线诊断系统、数据支撑层、可视化界面和本地储存库五个部分，所述操作层输出待诊断数据并连接至在线诊断系统，所述数据支撑层输出云端数据和开源算法并连接至在线诊断系统，所述在线诊断系统输出诊断信息并连接至可视化界面，所述可视化界面输出连接本地储存库和数据支撑层。
进一步的，所述操作层包括数据采集系统和采集设备，所述采集设备包括手持设备、光纤耦合器、参考臂、宽带光源和光谱仪，所述手持设备由扫描端和手柄组成，所述手持设备的手柄底端设有光纤出口。
进一步的，所述光纤出口输出连接光纤耦合器一端，所述光纤耦合器一端连接参考臂，所述光纤耦合器另一端分别连接宽带光源和光谱仪，所述光谱仪连接数据采集系统。
进一步的，所述手持设备的扫描端内部设有透镜，所述透镜后侧设有XY振镜，所述XY振镜后侧设有准直镜和聚焦物镜，所述手持设备的手柄上表面设有视图冻结按钮，所述手柄内侧表面设有设备开关。
进一步的，所述参考臂由准直镜和聚焦物镜组成，所述聚焦物镜后侧设有反射镜。
进一步的，所述数据采集系统处理子模块依次为原始ADC数据滤波处理、窗口补零处理、色散补偿、逆傅里叶变换、背景剪除、对数压缩和写入bmp文件。
进一步的，所述数据支撑层包括云端数据库和算法库，所述云端数据库的数据源组成包括各级医院、高校、研究所和个人病例，所述算法库内的开源算法包括特征提取算法和数据融合算法。
进一步的，所述在线诊断系统由信息获得、信息处理、标准建立和结果输出四个系统层组成，所述信息获得层获取信息包括数据采集系统输出的bmp格式的实时数据、云端数据库输出的云端对比特征、和算法库输出的特征提取算法；所述信息处理层处理操作包括利用特征提取算法对实时数据的特征提取和归一化处理；所述标准建立层的处理操作为实时数据的特征和对比特征的数据融合与云端数据库的诊断标准输出；所述结果输出层的处理操作为结合数据融合结果和诊断标准输出诊断结果。
进一步的，所述可视化界面包括至少两个界面，所述界面为结果显示界面和数据显示界面，所述结果显示界面子栏目至少包括描述栏目和结论栏目，所述数据显示界面子栏目至少包括bmp的图像文件和数字化的数据栏目。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本设计通过设计静脉渗出、静脉炎的采集系统采集相关体征数据，并建立大数据系统，结合相对应的临床各种渗出表现，依照科学依据形成行业内认可的标准和共识，再返回到临床应用并提供技术支撑，实现一键式的对静脉渗出、静脉炎进行扫描和诊断。
在本设计下，可针对患者每次打完针的部位，由值班护士手持便携的扫描设备扫描操作部位，将采集的数据经数据采集系统处理后，经由在线诊断系统和数据支撑层对穿刺部位皮肤颜色和水肿范围进行分析和对比后形成对应的特异性指征，并在可视化界面上自动显示部位有肿胀（静脉渗出）、有条索红（静脉炎），解决临床因为护士评估能力不同而引起的静脉渗出、静脉炎漏诊导致的皮下组织坏死的问题。不仅可以实时区分有肿胀或条索红等特征，在大数据的辅助下可以根据静脉渗出和静脉炎的分级标准进行更加准确的诊断，属于几级的渗出或静脉炎。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图；
图2为本发明中的操作层的结构示意图；
图3为本发明中的数据采集系统的处理流程；
图4为本发明中的在线诊断系统的结构示意图；
图5为本发明中的手持设备的结构示意图；
图6为本发明中的手持设备的剖视图；
图7为本发明中的可视化界面一的示意图；
图8为本发明中的可视化界面二的示意图。
图中：1、操作层；11、数据采集系统；12、采集设备；13、手持设备；130、扫描端；1301、手柄；131、XY振镜；132、透镜；133、光纤出口；134、设备开关；135、视图冻结按钮；14、参考臂；141、准直镜；142、聚焦物镜；143、反射镜；15、光纤耦合器；16、宽带光源；17、光谱仪；2、在线诊断系统；3、数据支撑层；31、云端数据库；32、算法库；4、可视化界面；41、结果显示界面；42、数据显示界面；5、本地储存库。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、 “右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“ 顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、 “第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
请参阅图1-8，本发明提供一种技术方案：
一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，自动识别仪的工作系统包括操作层1、在线诊断系统2、数据支撑层3、可视化界面4和本地储存库5五个部分，操作层1输出待诊断数据并连接至在线诊断系统2，数据支撑层3输出云端数据和开源算法并连接至在线诊断系统2，在线诊断系统2输出诊断信息并连接至可视化界面4，可视化界面4输出连接本地储存库5和数据支撑层3。
操作层1包括数据采集系统11和采集设备12，采集设备12包括手持设备13、光纤耦合器15、参考臂14、宽带光源16和光谱仪17，手持设备13由扫描端130和手柄1301组成，手持设备13的手柄1301底端设有光纤出口133。
请参阅图2，光纤出口133输出连接光纤耦合器15一端，光纤耦合器15一端连接参考臂14，光纤耦合器15另一端分别连接宽带光源16和光谱仪17，光谱仪17连接数据采集系统11。
具体的，本实施例下，采集设备12和采集系统11采用谱域 OCT系统的基本原理，利用宽带光谱技术和借助光谱仪进行OCT信号的探测，然后再对信号实施 FFT，这样就可以重建被测样品的图像。如图2所示，光源发出的光首先需要经过一个 50/50 的光纤耦合器15，被分成两路光束，然后再进入系统的两臂，样品臂产生的后向散射光与参考臂14的发射光束会产生干涉，干涉信号经过光纤耦合器15进入高分辨率光谱仪17，最后进入数据采集系统。
手持设备13的扫描端130内部设有透镜132，透镜132后侧设有XY振镜131，XY振镜131后侧设有准直镜141和聚焦物镜142，手持设备13的手柄1301上表面设有视图冻结按钮135，手柄1301内侧表面设有设备开关134。
手持设备13通过准直镜141、聚焦物镜142和XY振镜131再现OCT 技术，这种技术利用了光的干涉性来获得样品信息。
参考臂14由准直镜141和聚焦物镜142组成，聚焦物镜142后侧设有反射镜143。
数据采集系统11处理子模块依次为原始ADC数据滤波处理、窗口补零处理、色散补偿、逆傅里叶变换、背景剪除、对数压缩和写入bmp文件。
数据支撑层3包括云端数据库31和算法库32，云端数据库31的数据源组成包括各级医院、高校、研究所和个人病例，算法库32内的开源算法包括特征提取算法和数据融合算法。
请参阅图4，在线诊断系统2由信息获得、信息处理、标准建立和结果输出四个系统层组成，信息获得层获取信息包括数据采集系统11输出的bmp格式的实时数据、云端数据库31输出的云端对比特征、和算法库32输出的特征提取算法；信息处理层处理操作包括利用特征提取算法对实时数据的特征提取和归一化处理；标准建立层的处理操作为实时数据的特征和对比特征的数据融合与云端数据库31的诊断标准输出；结果输出层的处理操作为结合数据融合结果和诊断标准输出诊断结果。
具体的，云端数据库31的诊断标准由大数据的病例参考整理和学术讨论给出，本实施例下参考2009年版美国静脉输液护理学会（Infusion Nurses Society,INS）给出的的渗出分级标准：
1级：皮肤发白，水肿范围的最大处直径小于1英寸，皮肤发凉，伴有或不伴有疼痛。
2级：皮肤发白，水肿范围的最大处直径小于1到6英寸之间，皮肤发凉，伴有或不伴有疼痛。
3级：皮肝发白，半透明状，水肿范围的最大处直径大于6英寸，皮肤发凉，轻到中等程度的疼痛，可能有麻木感。
4级：皮肤发白，半透明状，皮肤紧绷，有渗出，皮肤变色，有瘀伤，肿胀，水肿范围的最小处直径大于6英寸，可凹陷性水肿，循环障碍，中度到重度的疼痛，任何容量的血液制品、刺激性或腐蚀性的液体渗出。
本实施例下对静脉炎的分级为：
0 没有症状；
1 输液部位发红，伴有或不伴有疼痛；
2 输液部位疼痛，伴有发红和/或水肿；
3 输液部位疼痛，伴有发红和/或水肿，有条索状物形成，可触及条索状静脉；
4输液部位疼痛，伴有发红和/或水肿，有条索状物形成，可触及条索状静脉，长度大于2.5cm，有脓液流出。
请参阅图7和图8，可视化界面4包括至少两个界面，界面为结果显示界面41和数据显示界面41，结果显示界面41子栏目至少包括描述栏目和结论栏目，数据显示界面41子栏目至少包括bmp的图像文件和数字化的数据栏目。
具体的，描述栏目给出分级下的对bmp的图像文件中病情的文字总结，结论栏目直接给出分级等级。bmp的图像文件直接给出采集到的病情图像，数据栏目则给出bmp的图像文件经算法处理后的数据。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (5)
1.一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，其特征在于：所述自动识别仪的工作系统包括操作层（1）、在线诊断系统（2）、数据支撑层（3）、可视化界面（4）和本地储存库（5）五个部分，所述操作层（1）输出待诊断数据并连接至在线诊断系统（2），所述数据支撑层（3）输出云端数据和开源算法并连接至在线诊断系统（2），所述在线诊断系统（2）输出诊断信息并连接至可视化界面（4），所述可视化界面（4）输出连接本地储存库（5）和数据支撑层（3）；其中，所述操作层（1）包括数据采集系统（11）和采集设备（12）；所述采集设备（12）包括手持设备（13）、光纤耦合器（15）、参考臂（14）、宽带光源（16）和光谱仪（17），所述手持设备（13）由扫描端（130）和手柄（1301）组成，所述手持设备（13）的手柄（1301）底端设有光纤出口（133）；
所述光纤出口（133）输出连接光纤耦合器（15）一端，所述光纤耦合器（15）一端连接参考臂（14），所述光纤耦合器（15）另一端分别连接宽带光源（16）和光谱仪（17），所述光谱仪（17）连接数据采集系统（11）；
所述手持设备（13）的扫描端（130）内部设有透镜（132），所述透镜（132）后侧设有XY振镜（131），所述XY振镜（131）后侧设有准直镜（141）和聚焦物镜（142），所述手持设备（13）的手柄（1301）上表面设有视图冻结按钮（135），所述手柄（1301）内侧表面设有设备开关（134）；
所述数据支撑层（3）包括云端数据库（31）和算法库（32），所述云端数据库（31）的数据源组成包括各级医院、高校、研究所和个人病例，所述算法库（32）内的开源算法包括特征提取算法和数据融合算法；
使用所述静脉渗出、静脉炎自动识别仪进行静脉渗出、静脉炎扫描和诊断的过程为：通过所述采集设备（12）扫描穿刺部位，将采集的数据经所述数据采集系统（11）处理后，经所述在线诊断系统（2）和所述数据支撑层（3）对穿刺部位皮肤颜色和水肿范围进行分析和对比后形成对应的特异性指征，并在所述可视化界面（4）上自动显示穿刺部位有静脉渗出或静脉炎的级数；其中，对所述静脉炎的级数划分为：0级没有症状；1级输液部位发红，伴有或不伴有疼痛；2级输液部位疼痛，伴有发红和/或水肿；3级输液部位疼痛，伴有发红和/或水肿，有条索状物形成，可触及条索状静脉；4级输液部位疼痛，伴有发红和/或水肿，有条索状物形成，可触及条索状静脉，长度大于2.5cm，有脓液流出。
2.根据权利要求1所述的一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，其特征在于：所述参考臂（14）由准直镜（141）和聚焦物镜（142）组成，所述聚焦物镜（142）后侧设有反射镜（143）。
3.根据权利要求1所述的一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，其特征在于：所述数据采集系统（11）处理子模块依次为原始ADC数据滤波处理、窗口补零处理、色散补偿、逆傅里叶变换、背景剪除、对数压缩和写入bmp文件。
4.根据权利要求1所述的一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，其特征在于：所述在线诊断系统（2）由信息获得、信息处理、标准建立和结果输出四个系统层组成，所述信息获得层获取信息包括数据采集系统（11）输出的bmp格式的实时数据、云端数据库（31）输出的云端对比特征、和算法库（32）输出的特征提取算法；所述信息处理层处理操作包括利用特征提取算法对实时数据的特征提取和归一化处理；所述标准建立层的处理操作为实时数据的特征和对比特征的数据融合与云端数据库（31）的诊断标准输出；所述结果输出层的处理操作为结合数据融合结果和诊断标准输出诊断结果。
5.根据权利要求1所述的一种静脉渗出、静脉炎自动识别仪，其特征在于：所述可视化界面（4）包括至少两个界面，所述界面为结果显示界面和数据显示界面，所述结果显示界面子栏目至少包括描述栏目和结论栏目，所述数据显示界面子栏目至少包括bmp的图像文件和数字化的数据栏目。
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Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB718040A (en) * | 1951-01-20 | 1954-11-10 | Karl Sigg | Improvements in or relating to compression bandages for the treatment of phlebitis |
| EP1803391A1 (fr) * | 2005-12-29 | 2007-07-04 | Alexandra Martz | Outil de diagnostic |
| WO2013155002A1 (en) * | 2012-04-09 | 2013-10-17 | Richard Franz | Wireless telemedicine system |
| CN103800683A (zh) * | 2014-02-08 | 2014-05-21 | 袁伟 | 一种预防化疗性静脉炎的中药外敷剂 |
| CN205054222U (zh) * | 2015-10-13 | 2016-03-02 | 黄少华 | 静脉炎预警卡 |
| CN105956407A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-09-21 | 上海赤耳科技有限公司 | 用于远程医疗服务与开放式iptv平台的系统及方法 |
| CN107802919A (zh) * | 2017-12-02 | 2018-03-16 | 杭州宏成节能科技有限公司 | 一种静脉推注器控制系统 |
| CN108309957A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-07-24 | 钟晖 | 一种预防机械性静脉炎的敷贴 |
| CN108847280A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-11-20 | 南京邮电大学 | 基于案例推理的智慧云医疗实时管理系统 |
| CN108877932A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-11-23 | 南京邮电大学 | 智慧云医疗方法、计算机可读存储介质和终端 |
| CN109077882A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-25 | 复旦大学附属中山医院 | 基于近红外光谱技术的静脉穿刺系统 |
| CN109243605A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-01-18 | 段新 | 一种基于人工智能的精神障碍诊断治疗系统 |
| CN109310317A (zh) * | 2016-05-05 | 2019-02-05 | J·S·贝茨 | 用于自动医学诊断的系统和方法 |
| CN109598294A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-04-09 | 哈尔滨工程大学 | 基于软硬件平台的云端视网膜oct识别智能诊断系统及其使用方法 |
| CN109686440A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-26 | 深圳市新产业眼科新技术有限公司 | 一种在线智能诊断云平台及其运行方法和可读存储介质 |
| CN109700873A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-05-03 | 成都中医药大学附属医院 | 一种具有预防血栓和/或静脉炎的药物组合物及其制备方法和用途 |
| CN110010219A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-07-12 | 杭州电子科技大学 | 光学相干层析图像视网膜病变智能检测系统及检测方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016092397A1 (en) * | 2014-12-08 | 2016-06-16 | Koninklijke Philips N.V. | Patient education for percutaneous coronary intervention treatments |
-
2020
- 2020-05-28 CN CN202010468742.2A patent/CN111557651B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB718040A (en) * | 1951-01-20 | 1954-11-10 | Karl Sigg | Improvements in or relating to compression bandages for the treatment of phlebitis |
| EP1803391A1 (fr) * | 2005-12-29 | 2007-07-04 | Alexandra Martz | Outil de diagnostic |
| WO2013155002A1 (en) * | 2012-04-09 | 2013-10-17 | Richard Franz | Wireless telemedicine system |
| CN103800683A (zh) * | 2014-02-08 | 2014-05-21 | 袁伟 | 一种预防化疗性静脉炎的中药外敷剂 |
| CN205054222U (zh) * | 2015-10-13 | 2016-03-02 | 黄少华 | 静脉炎预警卡 |
| CN109310317A (zh) * | 2016-05-05 | 2019-02-05 | J·S·贝茨 | 用于自动医学诊断的系统和方法 |
| CN105956407A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-09-21 | 上海赤耳科技有限公司 | 用于远程医疗服务与开放式iptv平台的系统及方法 |
| CN107802919A (zh) * | 2017-12-02 | 2018-03-16 | 杭州宏成节能科技有限公司 | 一种静脉推注器控制系统 |
| CN108309957A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-07-24 | 钟晖 | 一种预防机械性静脉炎的敷贴 |
| CN108847280A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-11-20 | 南京邮电大学 | 基于案例推理的智慧云医疗实时管理系统 |
| CN108877932A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-11-23 | 南京邮电大学 | 智慧云医疗方法、计算机可读存储介质和终端 |
| CN109077882A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-25 | 复旦大学附属中山医院 | 基于近红外光谱技术的静脉穿刺系统 |
| CN109243605A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-01-18 | 段新 | 一种基于人工智能的精神障碍诊断治疗系统 |
| CN109598294A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-04-09 | 哈尔滨工程大学 | 基于软硬件平台的云端视网膜oct识别智能诊断系统及其使用方法 |
| CN109686440A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-26 | 深圳市新产业眼科新技术有限公司 | 一种在线智能诊断云平台及其运行方法和可读存储介质 |
| CN109700873A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-05-03 | 成都中医药大学附属医院 | 一种具有预防血栓和/或静脉炎的药物组合物及其制备方法和用途 |
| CN110010219A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-07-12 | 杭州电子科技大学 | 光学相干层析图像视网膜病变智能检测系统及检测方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 手持式牙齿在体谱域光学相干层析成像系统研究;刘浩，高万荣，陈朝良;《中国激光》;20160229;第43卷(第02期);正文第1-7页 * |
| 手持式牙齿在体谱域光学相干层析成像系统研究;刘浩，高万荣，陈朝良;中国激光;第43卷(第02期);正文第1-7页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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